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  • 云计算是分布式计算的一种新形式,但云计算提供的服务包含了更复杂的商业模式,云计算包含的分布式计算特征主要有: 1)、通过资源调度和组合满足用户的资源请求。 2)、对外提供统一的单一的接口。 ...

    云计算是分布式计算的一种新形式,但云计算提供的服务包含了更复杂的商业模式,云计算包含的分布式计算特征主要有:

    1)、通过资源调度和组合满足用户的资源请求。

    2)、对外提供统一的单一的接口。

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  • 云计算分布式计算

    2019-12-13 10:41:38
    分布式计算是将待解决问题分为多个小问题,再分配给许多计算系统处理,最后将处理结果加以综合。分布式计算的特点是把计算任务分派给网格中的多...云计算是分布式计算的一种新形式,但云计算提供的服务包含了更复杂...

    分布式计算是将待解决问题分为多个小问题,再分配给许多计算系统处理,最后将处理结果加以综合。分布式计算的特点是把计算任务分派给网格中的多台独立的机器并行计算。

    与体统的单机计算形式相比,分布式计算的优点主要如下:

    1)、稀有资源可以共享。

    2)、通过分布式计算可以在多台计算机上平衡计算负载。

    3)、可以把程序放在最适合运行它的计算机上。

    云计算是分布式计算的一种新形式,但云计算提供的服务包含了更复杂的商业模式,云计算包含的分布式计算特征主要有:

    1)、通过资源调度和组合满足用户的资源请求。

    2)、对外提供统一的单一的接口。

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  • 是一种新兴共享基础架构方法,可以将巨大系统池连接在一起以提供各种IT服务。 云计算并不是六大特征,而是五大特征。特征如下: 1.支持异构基础资源 云计算可以构建在不同基础平台之上,即可以有效兼容...

    云计算技术特点:弥漫性、无所不在的分布性和社会性。它是一种新兴的共享基础架构的方法,可以将巨大的系统池连接在一起以提供各种IT服务。
    云计算并不是六大特征,而是五大特征。特征如下:
    1.支持异构基础资源
    云计算可以构建在不同的基础平台之上,即可以有效兼容各种不同种类的硬件和软件基础资源。硬件基础资源,主要包括网络环境下的三大类设备,即:计算(服务器)、存储(存储设备)和网络(交换机、路由器等设备);软件基础资源,则包括单机操作系统、中间件、数据库等。
    2.支持资源动态扩展
    支持资源动态伸缩,实现基础资源的网络冗余,意味着添加、删除、修改云计算环境的任一资源节点,亦或任一资源节点异常宕机,都不会导致云环境中的各类业务的中断,也不会导致用户数据的丢失。这里的资源节点可以是计算节点、存储节点和网络节点。而资源动态流转,则意味着在云计算平台下实现资源调度机制,资源可以流转到需要的地方。如在系统业务整体升高情况下,可以启动闲置资源,纳入系统中,提高整个云平台的承载能力。而在整个系统业务负载低的情况下,则可以将业务集中起来,而将其他闲置的资源转入节能模式,从而在提高部分资源利用率的情况下,达到其他资源绿色、低碳的应用效果。
    3.支持异构多业务体系
    在云计算平台上,可以同时运行多个不同类型的业务。异构,表示该业务不是同一的,不是已有的或事先定义好的,而应该是用户可以自己创建并定义的服务。这也是云计算与网格计算的一个重要差异。
    4.支持海量信息处理
    云计算,在底层,需要面对各类众多的基础软硬件资源;在上层,需要能够同时支持各类众多的异构的业务;而具体到某一业务,往往也需要面对大量的用户。由此,云计算必然需要面对海量信息交互,需要有高效、稳定的海量数据通信/存储系统作支撑。
    5.按需分配,按量计费
    按需分配,是云计算平台支持资源动态流转的外部特征表现。云计算平台通过虚拟分拆技术,可以实现计算资源的同构化和可度量化,可以提供小到一台计算机,多到千台计算机的计算能力。按量计费起源于效用计算,在云计算平台实现按需分配后,按量计费也成为云计算平台向外提供服务时的有效收费形式。
    云计算(cloud computing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网,后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。
    因此,云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力,拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心,按自己的需求进行运算。

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  • MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)并行运算。概念"Map(映射)“和"Reduce(归约)”,它们主要思想,都从函数式编程语言里借来,还有从矢量编程语言里借来特性。它极大地方便了...

    分布式计算MapReduce和YARN的区别

    什么是MapReduce?
    MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念"Map(映射)“和"Reduce(归约)”,是它们的主要思想,都是从函数式编程语言里借来的,还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式系统上。 当前的软件实现是指定一个Map(映射)函数,用来把一组键值对映射成一组新的键值对,指定并发的Reduce(归约)函数,用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组

    作用:
    (1)海量数据在单机上处理因为硬件资源限制,无法胜任

    (2)而一旦将单机版程序扩展到集群来分布式运行,将极大增加程序的复杂度和开发难度

    (3)引入mapreduce框架后,开发人员可以将绝大部分工作集中在业务逻辑的开发上,而将分布式计算中的复杂性交由框架来处理。

    什么是Yarn?
    Apache Hadoop YARN (Yet Another Resource Negotiator,另一种资源协调者)是一种新的 Hadoop 资源管理器,它是一个通用资源管理系统,可为上层应用提供统一的资源管理和调度,它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。

    Yarn架构图:
    在这里插入图片描述
    工作流程

    在这里插入图片描述
    重要概念:
    1、 yarn并不清楚用户提交的程序的运行机制

    2、 yarn只提供运算资源的调度(用户程序向yarn申请资源,yarn就负责分配资源)

    3、 yarn中的主管角色叫ResourceManager

    4、 yarn中具体提供运算资源的角色叫NodeManager

    5、 这样一来,yarn其实就与运行的用户程序完全解耦,就意味着yarn上可以运行各种类型的分布式运算程序(mapreduce只是其中的一种),比如mapreduce、storm程序,spark程序,tez ……

    6、 所以,spark、storm等运算框架都可以整合在yarn上运行,只要他们各自的框架中有符合yarn规范的资源请求机制即可

    7、Yarn就成为一个通用的资源调度平台,从此,企业中以前存在的各种运算集群都可以整合在一个物理集群上,提高资源利用率,方便数据共享

    转载:http://www.ie-lab.cn/

    部分内容来源网络
    助教:马季

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  • 云计算分布式概述

    千次阅读 2012-09-24 22:35:52
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空空如也

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云计算是分布式计算的一种